JavaME车牌识别技术应用研究

本文针对手机智能化、配置高端化、无线网络普及化等特点,研究基于手机平台下的车辆牌照识别技术。本文从手机的硬件结构出发,讨论并构建了手机平台下的车牌识别系统架构,并利用手机平台支持Java技术这一特点,结合高效的数字图像处理算法实现了手机平台下车牌识别系统。实验结果表明,基于Java ME的牌照识别系统在实际工作环境中运行良好,为今后基于手机作为平台的信息采集和处理智能识别系统研发打下了基础。     

为森林资源动态监测的TM影像标准化*

对ＴＭ卫星影像做综合大气校正，可获得地物反射率影像。大气参数是由当地气象记录的内插值导出，再以像幅内黑暗地物做调整。地形模型既可用来调整各参量随高程的变化，又用以校正辐射的地形效应。当无地形模型时，可由卫星影像本身提取入射角。校正后影像便于做资源信息的多时相比较，即动态监测。还可应用校正过程中生成的参数，做林地及其它再生资源的各生物指标的计算。     

林火视频监控中烟识别方法概述

介绍国内外林火监测技术的发展现状,火灾的物理特征,烟图像的火灾监测技术,火灾图像的获取与预处理,火灾图像烟的纹理特征、动态特征、形状特征．认为森林火灾的探测基础理论及技术仍然不够完善,将数字图像处理技术应用到火灾报警上是一种有效的火灾探测手段．     

数字视频技术在“数字图像处理”课程教学中的应用

伴随着网络的发展和学习的多元化,仅仅依靠课堂的讲授已经远远不能满足学生的学习需求,于是数字视频技术在教学中的应用就显得尤为重要。首先,阐述了数字视频技术的发展及其优势;其次,介绍了数字视频技术在数字图像处理课程教学中的应用实例;最后,对数字视频技术在数字图像处理课程教学中的应用方式进行了探讨。     

数字图像处理技术用于木材微观分析的研究概况

随着现代计算机技术的飞速发展,计算机数字图像处理技术已经在很多行业和科研领域中得到了广泛的应用,而木材微观分析是木材科研领域中重要的基础研究,与以往木材微观科研利用光学显微仪器加上人眼进行观察测量的研究手段相比较,利用计算机数字图像处理技术对木材进行微观结构分析具有客观、准确、高效等诸多优点,成为木材微观科研领域中一项崭新的课题和本领域未来科研的发展方向。本文概括国内外计算机数字图像处理技术在木材微观分析中的研究进展、应用现状并对现有处理方法和已经进行的研究的优缺点进行阐述和分析。针对现有图像处理方法和现有的科研程度对计算机数字图像处理技术用于木材微观科研领域的前景和主要发展方向做了展望。     

长条薄片刨花加工过程动态仿真技术研究

提出了动态仿真系统的总体结构和工作流程,简要叙述了基于数字图像处理技术对长条薄片刨花进行三维重建的方法,给出了从图像坐标系到OpenGL纹理坐标系的变换公式.提出了刨花图形在三维坐标系的运动模型,给出了该模型的输入输出参数和详细计算过程,并利用该模型实现了刨花运动的位置控制.最后,结合OpenGL图形接口对系统进行了实现,仿真效果与实际系统相似度很高.     

基于神经网络的猪肉新鲜度检测分级系统

首先,应用CCD光电检测技术对可表征猪肉新鲜度的多个特征量进行检测;然后,利用数字图像处理技术对检测到的特征量进行处理;最后,利用神经网络技术研究非相干微量参数的多数据融合检测方法,从而实现对猪肉新鲜度检测分级辨识。     

基于K均值聚类的厚壁组织区域自动提取

桉树是我国南方的速生丰产林,区域提取是定量分析各种组织抑制桉树茎生根原因的重要前提。为此,介绍了基于K均值聚类的在桉树茎切片图像中自适应提取厚壁组织区域的图像处理技术。将桉树茎切片彩色图像转换为CIEL*a*b*彩色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a*和b*通道进行聚类分析,提取细胞厚壁,然后填充其中白色的细胞腔,构成完整的厚壁组织区域。实验结果表明,在CIEL*a*b*空间使用该算法可以获得较准确的实验结果。     

应用高速摄像技术研究清选筛面上物料的运动

建立了联合收割机风筛式清选装置中物料与简谐振动筛面的碰撞运动模型。同时,对物料周期运动的稳定性进行分析,得出了物料在筛面上的运动遵循定常运动和非线性运动规律。搭建高速摄像系统结合数字图像处理获取物料运动轨迹,通过分析发现物料确实存在非线性运动,为进一步研究物料透筛概率提供了理论和试验基础。     

基于数字图像处理技术的玉米长势预测

玉米长势是指玉米生长的状况与趋势,在生长期内实时掌握长势是玉米生产调控的关键,玉米长势可以通过叶面积、叶尖距、叶基角等特征参数来衡量。吉林省是我国主要的玉米种植区域,种植规模多为小地块,如果采用传统人工方式测量玉米长势,需要耗费大量人力、物力,而遥感技术适用于大面积种植,因此采用人工测量与遥感技术都具有明显的局限性。该研究采用数字图像处理技术,利用固定影像采集设备获取不同生长期玉米多尺度影像,首先利用灰度化和增强技术对影像进行前期预处理,然后使用迭代阈值分割算法提取影像中玉米植株区域,通过图像细化技术并结合参照物标定方法获取玉米植株的株高、叶尖距、叶基角和冠层面积等特征参数,最后对获取的特征参数使用回归分析建立玉米长势模型。试验结果证明,提出的方法有效可行,可以作为人工测量和遥感技术必要有益的补充。